【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起，那么人工智能将朝向哪个方向发展呢？对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？...上周，我们讨论了人工智能的过去及其现状——关于当代人工智能，弱人工智能与强人工智能和通用人工智能（以下简称 AGI）三者的差异，还有一些有关意识构成的哲学思想。...对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？如果真的创造出一个有意识的人工智能，又会有哪些伦理性和实践性的思考？在这个投机的社会，人工智能应该被赋予权利，又或是被人们忌惮？...人工智能的未来 ? 研究者对人工智能在未来的发展所持的乐观态度在这几年有了变化，当代专家之间也存在着激烈的争论。...而我个人认为，AGI 将在未来半个世纪内出现，因为硬件赶上了理论。有更多的公司会看到人工智能进步的潜力。实际上，对人工智能的持续而努力的研究最终的结果就是 AGI。
网络是静态的、单人的，好像印刷时代的一部分被带到了网络上。虽然我不得不说它有点古怪和有趣。...这就像有人把整个互联网的创造力和乐趣都漂白了。 网络变得太商业化，太可预测，太......无聊。 事情正在发生变化 "存在着一个光明的未来，如果你向正确的方向眯起眼睛，你可以看到它在远处闪闪发光。"...即使是微软的Office应用程序，即 "事实上的 "桌面应用程序，其界面也是在react中重写的，这是一种基于网络的技术。...Unity宣布它将支持Web Assembly，而像 Three.js, Babylon, Play Canvas, 和 RogueEngine这样的工具，使得网络上的游戏未来一片光明。...他们把你的数据抽到他们的数据中心，他们可以控制哪些内容被放在他们的平台上，哪些不被放在他们的平台上，他们可以通过策划你看到的和不看到的内容来影响你的决定，他们可以在你搜索他们的竞争对手时把他们的产品放在上面
低代码平台为企业提供了一条降低成本、提高效率的道路，使其能够在当今商业现实和未来市场变化中灵活应对。因此，低代码平台在帮助企业降本增效方面发挥着重要作用。...因此，低代码工具的广泛应用将成为企业实现成功的关键因素，并在未来取得持续增长和影响力。 低代码对企业的益处 效率 低代码平台可以快速构建、测试和改进应用程序，从而实现更快的开发速度和更好的用户体验。...未来不久，我们可能会看到低代码图形编程界面和自然语言处理（NLP）相结合的工具出现。然而，由于这些新平台仍面临着与当前低代码平台相同的基本问题，因此结果很难预测。...如果以务实的方式部署，人工智能可以为所有员工带来变革。”他还预测到2023年将会出现更加智能化的低代码平台。通过注入人工智能，低代码平台将变得比以往任何时候都更有价值、更安全。...总体而言，2023年或许将成为人工智能注入低代码领域的一年，所有用户都将从人工智能中获益。这将优化流程、提高效率、改善决策，使低代码开发比以往任何时候都更加有益、更安全、更智能。
前言：随着前端的不断发展，展望前端未来变得越来越困难。本文将从几个方面探讨前端的发展，并给出我们的观点和总结。只有拥有宽广的视野和全局思维，才能真正洞悉前端的未来。...让我们一起踏上前端展望的旅程，揭开未来的神秘面纱！图片1. 视野与格局：开拓前沿，迎接无限机遇前端领域发展迅猛，每个人对前端未来的看法存在差异。国内和国外前端的发展重点也不同。...智能化：开创前端技术的未来虽然前端离智能化还有一段距离，但它将为前后端开发效率带来重大提升。前端工程师需要与算法团队紧密合作，构建高效的反馈闭环，充分发挥算法在前端开发中的潜力。...图片总结：前端展望充满无限可能和机遇。无论是视野与格局、框架、语言、可视化、编辑器还是智能化，它们都是前端发展的重要方向。作为前端开发者，我们应该深入探索这些领域，成为专家，突破个人职业发展的瓶颈。...同时，我们也要关注业务发展趋势，培养商业化思考能力和产品意识，为创造更大的价值而努力。让我们一起迈向一个多彩未来的起点！
2015年9月，美国《连线》（WIRED）杂志刊登了六位专家对未来20年人工智能领域可能取得的突破的展望。...如果计算机能够解决数据融合的这个挑战，人工智能将会有更多难以想象的用武之地。...通过帮助我们加快工作和激发思维，人工智能将引领创新的新时代。...对于服务机器人等自治系统，获得足够的道德能力和道德规范将会是至关重要的。 美国艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni认为，在20年里人工智能将能够读懂科学文本。...美国MetaMind创始人兼首席技术官Richard Socher认为，人工智能未来面临两个主要挑战：一是理解并确定事实与概念之间联系，二是研究高效智能算法。
一、视觉方面 今年热映的《头号玩家》全面展示了虚拟现实技术的魅力，目前这些技术已经得到了良好的应用。...通过此类设备，客户完全可以在任何地点与金融机构的服务人员进行具有良好视觉效果的沟通。目前，此类设备在佩戴舒适度、视觉效果等方面还存在一些问题，但其未来的发展非常值得期待。...二、语音交互方面 除去语音识别、语义分析已经取得的成就外，多轮交互技术的发展也在加快，百度的DuerOS等人工智能语音交互平台正致力于这方面的发展，微软小娜、小冰等各种聊天机器人的进步也是有目共睹...语音交互叠加视觉技术，未来将使虚拟渠道完全能够提供与柜面服务相近的服务感受，而基于强大的算力、算法，其在多方面超越人工服务的可能性非常巨大。...三、数字身份 身份识别是众多金融和非金融服务场景中非常重要的一环，而数字身份可以有效的解决验证和授权这两个身份识别的核心问题。数字身份的未来方向很可能是与结合区块链技术相结合。
你的手机，就是启动物联网的开关 只要有了手机，就可以在办公室遥控家里的冷气、接收云端主机传来的通知，告诉你冰箱里的牛奶已经没有了，下班记得到超市补货?...我们来模拟物联网生活的一天 未来物联网白热化的世代，当你早上起床时传感器会自动监测窗外的阳光，调整窗帘要拉开多少，室内是否需要开灯;手上的穿戴式设备也会汇集前一晚的睡眠数据，以及前一天的饮食记录，建议你今天早上应该喝进多少水...物联网带来的不只生活上的方便，而是更安全、贴近人类的生活。 1....当物联网遇上工厂： 智能工厂加速生产管理效率 未来的智能工厂，每一条产线都能联网，而且各自都有判断能力。...未来在大数据、物联网、5G、云端计算、智能装置的牵引下，即将迎接工业4.0的世代。 4.
人工智能热度很高，但泡沫也很大。人工智能在视频领域的应用已经走入寻常人的生活，人脸识别，视频自动抠像技术已经比较成熟。除此之外，人工智能还能为视频应用带来哪些变化呢？...文 / 鲍金龙 序：人工智能来生今世 人工智能是一个非常广泛的领域，当前人工智能涵盖很多大的学科，大致归纳为六个： 计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）； 自然语言理解与交流（暂且把语音识别...这里值得强调几点： 第一） 目前的人工智能都是属于弱人工智能的范围，在某一个专业领域内作为被人类使用的工具存在。...目前还不存在离开人类主体自行运行的人工智能，更不存在可以开发人工智能自我迭代进化的强人工智能。 第二） 机器学习在近几年取得了很大进展，有些人直接把机器学习当成了人工智能的代名词。这是不准确的。...（一）人工智能对视频应用的渗透 传统视频应用的流程： 前面我们说过，目前的人工智能还处于工具阶段，也就是说还没有人工智能开发出来的任何的超越时代的编码方法、传输协议、解码、交互技术存在。
戴尔世界(Dell World)是在上周举行的，今年的情况肯定与往年不同，因为它是在虚拟页面上完成的。戴尔世界最有趣的部分之一是关于未来的会议。...她在关于未来的这一部分开篇谈到了她带头的一项新工作，这项工作将许多不同的技术和人员聚集在一起，创建了一个以工程为中心的新分支，完全专注于人工智能。...Amanda Little：创造混合农业的未来 Amanda Little，她谈到了我们今天面对的食物问题。由于疫情爆发，不仅农场扔掉了大量食物，人们还因为无法得到食物而挨饿。...Mainak Mazumdar：人工智能的腐败 Mainak Mazumdar ，Neilson的首席研究官谈到了数据腐败，这保证了如果这些不良做法得不到解决，未来的人工智能将是不可信任的。...更聪明和公正的人工智能，即使在气候变化的可怕影响之后，仍然能保证普遍和安全食用到食物，也许也是我所认为的更深刻地融合代码和现实的基础。无论我们是否准备好，未来都在到来。
在云中就像在物理世界，其不断变化的威胁动态正在超越服务，用户和应用程序到物联网的新攻击目标，从闭路电视到冰箱，甚至无人机。这种新的模式将给组织带来许多挑战。...企业应该在哪里集中精力，以确保他们的云和IT环境?新的数字挑战是人们的配置和工作负载将面临风险，需要开箱即用的思维和新的安全策略。...他们引入了新一代端点安全性，与整体托管安全解决方案集成，利用机器学习功能和安全人工智能来查看格式错误的文件，深入的元数据分析，甚至强大的离线功能。...管理用户身份并不总是容易的，很多时候它是一个人工处理的过程，这需要停止。恶意帐户，用户丢失，错误配置的权限和忘记的访问控制是所有安全漏洞。如今的自动化软件工具允许组织加载和卸载整个用户子集。...专家提供的建议是组织保持敏捷的云安全。这意味着利用主动监控工具，锁定接入点和预测要求。没有一个环境永远是100%的安全。企业的目标应该是创建尽可能多的环境可见性，并为尽可能多的安全事件制定应急计划。
解决这些难题，以及MPLS（Multi-Protocol Label Switching，即多协议标签交换）的未来。...参会嘉宾Chalan Aras在谈到WAN（广域网）时指出，移动互联时代的到来、云计算应用的快速落地、4K视频的全面兴起、以及即将到来的物联网时代，让传统的WAN基础设施开始“捉襟见肘”，难以跟上时代的发展步伐...根据思科对于全球网络流量的调查，随着更强大的移动智能终端的出现，以及更快速的WiFi的普及，移动网络流量将呈现爆发式增长——从2014年的30EB（1EB=1024PB），激增至2019年的292EB。...Aras谈到，远程协助办公，以及越来越多的企业开始倾向于公有云服务，都对广域网的带宽，性能和稳定性提出了更高的要求。 而想要让未来的广域网满足上述需求，SDN和NFV技术成为了关键。...虽然未来是SDN和NFV的，不过现阶段的它们尚不能真正满足未来广域网的需求，Lightower Fiber Networks首席技术官Philip Olivero指出，SDN和NFV还处于技术发展的起步阶段
随着机动车辆的大幅度增加，在带动国民经济发展的同时，也给中国道路交通带来了众多的烦恼，机动车违法、违章行为是造成交通事故和影响正常交通秩序的主要原因之一；停车难，停车场管理需要更加智能高效的管理方式。...,最后再去除图像边框,最终得到能够直接进行字符分割的车牌图像； 3、在得到经过预处理后的图像后,采用垂直投影的方法对车牌图像进行字符分割； 4、针对移动设备计算能力有限的条件,采用计算能力要求不高同时识别率又较强的模板匹配法对字符进行识别...图片 下面简单介绍移动端车牌识别技术应用领域： 停车管理系统会用到移动端车牌识别，停车管理系统需要做到的是对车辆的管理，特别像占道停车，总没可能安装一个一体机在路边上，然后一个车位安装一个，这会非常耗费成本...移动警务、移动执法中也会用到移动端车牌识别技术，比如巡逻执勤，交警执法等，因为警务执法人员会每天接触到大量的信息，他们的信息录入需要非常快速的准确的录入下来，所以，在警务通中集成移动端车牌识别sdk，在信息录入效率方面...当前，移动端车牌识别技术已经成为每个城市的车辆管理重点工作之一，有效、准确、及时的车牌识别为警务人员的交通执法、停车场车辆管理等工作带来极大的便利 申明：文章为本人原创，禁止转载，如有疑问请致邮：283870550
当你思考 DevOps 的未来会是什么样子时，其实你实际上是在看技术生产的未来会是什么样子。...这将有利于那些在同类最佳单点解决方案上构建多产品平台的公司，并为未来在 DevOps 中占据主导地位的公司奠定基础。...开发人员技能栈中，不再需要掌握文件及其分布式处理技术，不再需要掌握各种复杂的网络技术……简化让业务开发变得更敏捷、更快速!另一方面任何应用都提供两类特性，功能性特性和非功能性特性。...这些非功能性特性都可以委托交由云原生及其平台处理，那么这样就可以最大化利用云服务来提升软件交付能力，加快软件开发。...五、未来发展展望：AI与云原生的结合 云原生和人工智能（AI）都是当前技术领域的重要趋势，它们可以相互促进和增强，提供更高效、创新和智能的应用程序和服务。
Adebayo 发表了一篇文章，讲述了他对这个库未来的一些展望，给了我很多启发，接下来我给大家分享一下他的这篇The future of Chakra UI 正文 在过去的五年里，我一直在致力于 Chakra...说到这，让我们来看看 Chakra UI 的下一步计划。迫不及待和你分享了。 快速回顾 在创立 Chakra UI 时，我的目标是创建可组合的、易于访问的 UI 组件，用于构建复杂的界面。...以下是我们对 Chakra UI 未来的一些要求： 跨框架支持：Chakra UI 是一个跨框架库。它可以在 React、Vue、Angular、Svelte 和 Solid 中使用。...我与 Lee Robinson 制作了一个视频，在视频中我们讨论了 Chakra 的未来以及我们计划下一步要做的事情。你可以在这里观看：www.youtube.com/watch?...我们希望在 2023 年能够提供更多的 Chakra UI 解决方案和工具，以满足开发人员和设计师的不同需求。 这就是我们对 Chakra UI 的未来展望。
2021 巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 目前真正实用的人工智能产品主要集中在图像处理...目前语音处理的深度学习研究比图像处理的深度学习研究更进一步，产品的应用领域也更加多元。 ?...微软公司曾经进行过一个通过深度学习来做阅读理解的挑战，在这个挑战中，人工智能的阅读理解能力能够在一个数据集的基础上和人类的能力不相上下。...自动驾驶领域近年非常热门，和人工智能相关的爆点新闻多半都和自动驾驶有关。...物联网（IOT：Internet of Things）在发展早期只能进行数据收集，但在结合了人工智能之后，就能进行有深度的数据分析，也可以进一步和其它业务结合，开发出很多新的功能，这也是当前和人工智能相关的一个新尝试
一般来说，容器提供了基于各种Linux发行版创建容器映像的方法、用于管理容器生命周期的API、用于与API交互的客户端工具、获取快照的特性、将容器实例从一个容器主机迁移到另一个容器主机等。...这是一个UNIX操作系统系统调用，用于更改进程的根目录，并将其作为子文件到文件系统中的新位置，该位置仅对给定进程可见。此功能的想法是为每个进程提供隔离的磁盘空间。...更重要的是，它是在AppContainer规范上实现的，是一个更加开放的标准。除了Rocket，CoreOS还开发了Docker和Kubernetes使用的其他几种与集装箱有关的产品。...容器的未来 截至今天，业界有一个重要的趋势，即从VM迁移到容器以部署软件应用程序。其主要原因是与VM相比，容器提供的灵活性和低成本。...通过考虑上述事实，我们可以预测，在未来几年内，容器可能会占用虚拟机，有时可能会完全取代它们。去年，我与一些企业合作，在POC层面实施基于容器的解决方案。很少有人想接受挑战并将其投入生产。
Playwright是微软开发的，专门为满足端到端测试需求而创建的。Playwright支持包括Chromium、WebKit和Firefox在内的所有现代渲染引擎。...，还能指定更多的东西，包含录屏等。...可以看到，skyvern 有效的利用了大模型的多模识别能力，来自主决策做一些具体的任务，但是这里有个坑，是否每次都需要大模型去决策呢？...理论上，对于相同的任务，记录下路径，必要时再让大模型去决策或许是更好的解决方案。...总结 Playwright是新兴的自动化测试工具，拥有丰富的功能和API，隐藏在众多的爬虫和自动化工具背后，而多模LLM的出现让Playwright可以如虎添翼，自动化智能化的RPA工具预计将会井喷般出现
本文将探讨计算机技术的崛起历程、当前的技术趋势以及未来的发展展望。计算机技术的崛起计算机技术的崛起可以追溯到上世纪40年代末期，当时第一台电子计算机ENIAC诞生。...同时，高级编程语言的出现，如C、Java、Python等，让更多的人能够参与到软件开发中来，降低了计算机编程的门槛。当前技术趋势1. 人工智能人工智能（AI）是当前计算机技术的热点之一。...机器学习框架如TensorFlow、PyTorch等的开源，为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了人工智能领域的快速发展。...)# 在边缘设备上进行实时图像处理result = process_image(image_data)# 将处理结果发送到中心服务器或其他设备send_result_to_server(result)未来展望未来计算机技术的发展将呈现出更多令人振奋的趋势...在这个充满活力的领域中，无论是人工智能、云计算还是边缘计算，都将在未来发挥越来越重要的作用。期待着未来计算机技术的更多惊喜和突破！我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从文本中抽取这些关系事实，从早期的模式匹配到近年的神经网络，大量的研究在多年前就已经展开。...然而，随着互联网的爆炸发展，人类的知识也随之飞速的增长，因而对关系抽取（Relation Extraction, RE）提出了更高的要求，需要一个有效的RE系统，能够利用更多的数据；有效的获取更多的关系...；高效的处理更多复杂的文本；具有较好的扩展性，能够迁移到更多的领域。...本文首先介绍现存的一些RE的方法和面临的挑战，随后，展示一些有潜力的方向。...，因而需要人类专家的勘误，这是昂贵的，这是基于模式匹配的方法最主要的局限。
社区治理模式的探索一直是一个很重要的话题，随着区块链技术的快速发展，DAO这一治理形式以其去中心化的精神、公开透明的特点、高效智能的合作方式被越来越多的人所关注。...需要注意的是，这里的Token可以是有价值的通证，也可以是无价值的积分。 - 自主性：社区成员无需通过雇佣的形式，自主地参加到社区的治理中。...- 自治理性：DAO的运行由所有社区成员以社区提案以及投票的形式进行共同治理。...如何设计DAO 每个DAO都有不同的结构，其设计细节，包括其类型，角色，治理规则等，都取决于社区的共识以及其要实现的使命。...DAO设计的关键点包括以下几点： - 围绕共同使命； - 社区利益与项目长期利益一致； - 使用智能合约建立DAO的治理规则； - 所有人对治理规则有统一的共识； - 参与治理的用户足够分散； - 全体成员有决策权
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